Гленн Файрбо

Гленн Файрбо — американский социолог (родился в Чарльстоне, Западная Вирджиния ) и ведущий международный авторитет в области методов исследования в области социальных наук. В настоящее время он является заслуженным профессором социологии Роя Бака в Университете штата Пенсильвания . Он также занимал регулярные или приглашенные должности преподавателей в Гарвардском университете , Университете Вандербильта , Оксфордском университете и Мичиганском университете . Файербо наиболее известен своим вкладом в статистические методы и исследованиями глобального неравенства. В 2018 году он получил Премию Пола Ф. Лазарсфельда от Американской социологической ассоциации за «выдающийся вклад в область социологической методологии». Его публикации высоко цитируются другими учеными-социологами.

Карьера и образование

Гленн Файрбо учился в аспирантуре Университета Индианы в Блумингтоне , где получил степень магистра в 1974 году и доктора философии в 1976 году по социологии со специализацией по эконометрике и математическим моделям. Затем он присоединился к Университету Вандербильта в 1976 году в качестве доцента, а затем перешел на должность доцента в 1982 году. Он поступил на работу в штат Пенсильвания в качестве профессора в 1988 году и был заведующим кафедрой социологии с 2001 по 2004 год. В 2006 году он получил звание заслуженного профессора.

С 1995 по 1996 год Файрбо был заместителем редактора, а с 1997 по 1999 год — редактором журнала American Sociological Review .

Основные вклады

Правила социальных исследований

Файрбо обобщает принципы хорошего исследования в своей книге «Семь правил социальных исследований» . Первое правило гласит: «В социальных исследованиях должна быть возможность неожиданности». Хорошее исследование также будет «искать различия, которые имеют значение» (Правило 2) и «проверять реальность» (Правило 3). Правило 4 советует исследователям повторить, то есть «увидеть, дают ли идентичные анализы схожие результаты для разных выборок людей» (стр. 90). Следующие два правила призывают исследователей «сравнивать подобное с подобным» (правило 5) и «изучать изменения» (правило 6); эти два правила особенно важны, когда исследователи хотят оценить влияние одной переменной на другую. Последнее правило: «Пусть метод будет слугой, а не хозяином» напоминает исследователям, что методы — это средство, а не цель социальных исследований; Крайне важно с самого начала адаптировать дизайн исследования к проблеме исследования, а не наоборот.

Общее уравнение Файрбо для индексов неравенства

Индексы неравенства представляют собой скалярные меры, предназначенные для количественной оценки степени неравенства в распределении некоторых ценных благ, таких как доход. Исследователи часто используют индексы неравенства для сравнения степени неравенства среди населения (например, чтобы определить, существует ли большее неравенство доходов в Калифорнии, чем в Техасе, или в Бразилии и Южной Африке). Самый известный индекс неравенства – это коэффициент Джини ; к другим относятся мера Аткинсона , индекс Тейла , индекс Гувера (он же индекс Робин Гуда) и многие другие.

Файрбо показал, что стандартные индексы неравенства сводятся к удобной общей форме. Он начинает с того, что отмечает, что совершенное равенство существует, когда соотношение неравенства r _j = X _j / $\scriptstyle {\overline {X}},$ равно 1,0 для всех j единиц в некоторой популяции (например, существует идеальное неравенство доходов, когда доход каждого X _j равен среднему доходу $\scriptstyle {\overline {X}}$, так что r _j = 1,0 для всех). Таким образом, неравенство относится к отклонениям r _j от 1,0; чем больше среднее отклонение, тем больше неравенство. Индексы неравенства отражают этот факт, поскольку они имеют следующую общую форму:

Индекс неравенства = $\Sigma _{j}p_{j}f(r_{j}),$

где p _j взвешивает единицы по их доле населения (необходимо, например, при межстрановом анализе, поскольку страны различаются по численности населения), а f( r _j ) является функцией отклонения r _j каждой единицы от 1,0, точка равенства. Важная идея общего уравнения неравенства Файрбо заключается в том, что индексы неравенства различаются, потому что они используют разные функции расстояния между коэффициентами неравенства ( ) _rj от 1,0.

Тенденции глобального неравенства доходов

Файрбо был одним из первых, кто отметил, что неравенство доходов в мире в целом выровнялось в последние десятилетия 20-го века после роста, продолжавшегося более двух столетий. Файрбо описывает этот важный поворотный момент в передовой статье 1999 года в Американском журнале социологии. и в книге 2003 года. Хотя глобальное неравенство доходов огромно, оно оставалось относительно стабильным или несколько снизилось в последние годы из-за быстрого роста доходов в Китае и Индии. Выводы Файрбо поставили под сомнение более ранние утверждения о том, что глобальное неравенство доходов продолжает быстро расти. По словам Файрбо, это утверждение было основано на одном недостатке: каждой стране был присвоен одинаковый вес, несмотря на огромные различия в численности населения. Если принять во внимание должный вес густонаселенных стран, таких как Китай и Индия, данные показывают, что глобальное неравенство доходов не растет резко и, скорее всего, не растет вообще. Выводы Файербо были подтверждены другими. В результате более ранние претензии Организации Объединенных Наций и Всемирный банк быстро растущего глобального неравенства доходов были изменены в их последних публикациях.

Как избежать экологической ошибки

Говорят, что исследователи совершают экологическую ошибку, когда делают непроверенные выводы о взаимоотношениях на индивидуальном уровне на основе совокупных данных. Это называется заблуждением, потому что оно основано на проблематичном предположении, что отношения на одном уровне агрегации сохраняются и на другом уровне агрегации. В качестве иллюстрации рассмотрим тот факт, что Джордж Уоллес проработавший четыре срока , губернатор штата Алабама, , и известный сторонник сегрегации, успешно баллотировавшийся в качестве кандидата от третьей партии на президентских выборах в США в 1968 году, получил более высокую долю голосов в регионах с более высоким процентом избирателей. чернокожие. Из этого можно было бы ошибочно заключить, что чернокожие были непропорционально склонны голосовать за Уоллеса (послевыборные опросы показали, что, хотя каждый восьмой белый голосовал за Уоллеса, чернокожие практически не голосовали). Файрбо внес свой вклад в эту литературу, определив теоретические условия или правила, согласно которым можно сделать вывод об отношениях на индивидуальном уровне на основе совокупных данных. Эти условия важны, поскольку исследователи подвержены экологическим ошибкам практически во всех социальных и поведенческих науках – от истории до политологии и эпидемиологии – поскольку данные на индивидуальном уровне часто недоступны.

Книги

• Семь правил социальных исследований . Принстон: Издательство Принстонского университета. 2008. С. 252 + указатель.
• Новая география глобального неравенства доходов . Кембридж и Лондон: Издательство Гарвардского университета. 2003. С. 249 + указатель. 2 карты, 28 таблиц, 23 рисунка.
• Анализ повторных опросов. Серия статей Университета Сейджа о количественных приложениях в социальных науках, вып. 07-115 . Таузенд-Оукс, Калифорния: Сейдж. 1997.

Призы и награды

• Заслуженный лектор Тайваньского национального научного совета, Academia Sinica, Тайбэй, 2005 г.
• Медаль ученого факультета за выдающиеся достижения в области социальных и поведенческих наук, Университет штата Пенсильвания, 2001 г.
• Премия за лучшую статью Центра изучения неравенства Корнельского университета, 2001 г., за «Эмпирику мирового неравенства доходов» ( Американский журнал социологии , май 1999 г.)
• Лектор, Центр исследований, методов и анализа, Мангейм, Германия, 2000 г.
• Отличие в премии социальных наук, Колледж свободных искусств, Университет штата Пенсильвания, 2000 г.
• Член Ассоциации социологических исследований
• Сотрудник NIMH по количественным методам, Университет Индианы , Блумингтон, Индиана

Внешние ссылки

• Веб-страница Файрбо. Архивировано 1 ноября 2013 г. в Wayback Machine.